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<p><strong>Marcos Oliveira Prates</strong> -  <a href="http://www.est.ufmg.br/~marcosop/">http://www.est.ufmg.br/~marcosop/</a> </p>
<p>Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG</p>
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<ul style="text-align: justify;">

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<strong>Título:</strong>
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<p>Campos Aleatórios de Markov Gaussianos Transformados e Modelagem Espacial</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Para se modelar dados espaciais de contagem e dados espaciais binários, nós apresentamos uma classe de Campos Aleatórios de Markov Gaussianos Transformados (TGMRF), construídos através de transformações das marginais de um Campo Aleatório de Markov Gaussiano para a distribuição marginal desejada, sendo assim, capaz de acomodar assimetria e caldas pesadas como necessário para dados reais. A cópula Gaussiana que caracteriza a estrutura de dependência facilita inferência e aplicações em modelos com dependências espaciais. Essa construção oferece novas alternativas para modelagens como Campos de Markov gama ou beta com cópulas Gaussianas, as quais são usadas para modelar intensidade de Poisson ou taxas de Bernoulli nas análises de dados espaciais. O modelo proposto é aplicado para dados de abundância de duas espécies de gastrópodes, N. tridens e G. nigrolineata, uma em forma de contagem e a outra em forma de presença versus ausência, para entender como a variação em características do habitat afeta a variação na abundância das espécies. Os modelos apresentados superam os modelos tradicionais através do método de comparação Bayesiano denominado conditional predictive ordinate.</p>
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<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>T&iacute;tulo:</strong>
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<p>Transformed Gaussian Markov Random Fields and Spatial Modeling</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p> To model spatial count and spatial binary data, we present a class of transformed Gaussian Markov random fields (TGMRF), constructed by transforming the margins of a Gaussian Markov random fields to desired marginal distributions to accommodate asymmetry and heavy tail as needed in practice. The Gaussian copula that characterizes the dependence structure facilitates inferences and applications in modeling spatial dependence. This construction leads to new models such as gamma or beta Markov fields with Gaussian copulas, which are used to model Poisson intensity or Bernoulli rate in spatial data analyses. The proposed models were applied to the abundance data of two gastropods species, N. tridens and G. nigrolineata, one in the form of counts and the other in presence versus absence, to understand how variation in habitat characteristics affects variation in abundance. The new models were shown to outperform the traditional models from Bayesian model comparison with conditional predictive ordinate.</p>
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